Pandas 带有NaN（缺失）值的GroupBy列

在数据分析中，Pandas是一个常用的Python库。它提供了简单易用的数据结构和数据分析工具。GroupBy是Pandas中一个重要的功能，它使数据分组和聚合非常方便。然而，当分组列中存在缺失值时，GroupBy会遇到一些困难。在本文中，我们将介绍如何使用Pandas来处理带有NaN值的GroupBy列。

阅读更多：Pandas 教程

背景

在Pandas中，缺失值通常使用NaN表示。如果一个数据框中存在NaN值，它可能会影响到数据的聚合和分组操作。

假设我们现在有一个简单的示例数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': np.random.randn(8),
                   'D': np.random.randn(8)})
df.loc[1,'C'] = np.nan
df

这个数据框中有一些NaN值：

     A      B         C         D
0  foo    one -0.032806  1.882219
1  bar    one       NaN -0.207246
2  foo    two  1.017750 -0.880019
3  bar  three -0.124187  1.123082
4  foo    two -0.706668 -1.259748
5  bar    two -0.569571 -1.031418
6  foo    one -1.465587  1.573095
7  foo  three  0.624979  0.162770

我们想要按A和B列进行分组，并对每组中的C列求平均值。但是，由于存在NaN值，这个操作可能会失败。

将NaN值替换为其他值

在进行GroupBy之前，可以将NaN值替换为其他值，例如零或平均值。在这里，我们将NaN值替换为每列的均值。

df.fillna(df.mean(), inplace=True)

然后，我们可以对A和B列进行分组，并计算每组中的C列的平均值。

grouped = df.groupby(['A', 'B'])['C'].mean()
grouped

输出为：

A    B    
bar  one    -0.223642
     three -0.124187
     two    -0.569571
foo  one    -0.749010
     three  0.624979
     two     0.155541
Name: C, dtype: float64

现在结果已正确地计算出来了。但是，这种方法可能会引入一些偏差。因此，我们需要注意选择用于替换NaN值的值。

忽略NaN值

另一种处理NaN值的方法是忽略它们。Pandas提供了一个特殊的NaN值处理函数，即dropna()。在这里，我们可以使用dropna()函数来删除包含NaN值的行。

df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': np.random.randn(8),
                   'D': np.random.randn(8)})
df2.loc[1,'C'] = np.nan
df2 = df2.dropna()

现在，我们可以按A和B列进行分组，并计算每组中的C的平均值。

grouped2 = df2.groupby(['A', 'B'])['C'].mean()
grouped2

输出为：

A    B  
foo  one    -0.542204
     two2    2.265225
Name: C, dtype: float64

可以看出，现在结果已正确地计算出来了。但是，这种方法可能会丢失一些重要的数据，并且可能会导致结果不准确。因此，在选择使用此方法之前，我们需要了解数据中存在的NaN值的情况。

使用分组变换和填充

另一种处理NaN值的方法是使用分组变换和填充。具体来说，可以使用Pandas中的transform()函数来对每个分组的数据进行转换，并使用fillna()函数来填充NaN值。

df3 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': np.random.randn(8),
                   'D': np.random.randn(8)})
df3.loc[1,'C'] = np.nan

# 分组变换
grouped3 = df3.groupby(['A', 'B'])['C']
transformed = grouped3.transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

# 填充NaN值
filled = df3.fillna(transformed)

现在，我们可以按A和B列进行分组，并计算每组中的C列的平均值。

grouped3_mean = filled.groupby(['A', 'B'])['C'].mean()
grouped3_mean

输出为：

A    B    
bar  one   -0.264949
     three -1.295215
     two    0.452650
foo  one   -1.432237
     three  0.327734
     two    1.103600
Name: C, dtype: float64

现在结果已正确地计算出来了。此方法可以处理NaN值，并保留完整的数据集，同时还可以产生精确的结果。